基于元路径的图Transformer神经网络

图神经网络作为一种新的深度学习模型,被广泛运用在图数据中,并极大地推动了推荐系统、社交网络、知识图谱等应用的发展.现有的异构图神经网络通常事先定义了多条元路径来学习异构图中的复合关系.然而,这些模型通常在特征聚合步骤中只考虑单条元路径,导致模型只关注了元路径的局部结构,忽略了元路径之间的全局相关性;还有一些模型则是忽略掉了元路径的中间节点和边信息,导致模型无法学习到元路径内部的语义信息.针对以上问题,本文提出一种基于元路径的图Transformer神经网络(MaGTNN).该模型首先将异构图采样为基于元路径的多关系子图,利用提出的位置编码和边编码的方法来获取元路径中的语义信息.随后使用改进的图Transformer层计算出目标节点与其元邻居的相似度,并利用该相似度来聚合其所有的元邻居信息.在3个公开数据集的节点分类和节点聚类任务中, MaGTNN均高于最新的基准模型.     

基于OAN的知识图谱查询研究

知识图谱查询是目前知识图谱研究中最广泛的应用,能够有效提高搜索引擎查询效率。然而,现有的知识图谱的查询研究多是基于节点标签的子图匹配。由于节点标签不能体现节点间的语义信息,导致查询结果的语义相关性不高。针对此问题,本文提出了一种基于本体和邻居信息的查询算法OAN(Ontology and Neighborhood)。首先,结合本体相似度和邻居相似度来确定查询节点的候选集,以此提高候选节点的语义相似度;其次,通过边检测算法移除那些不满足条件的查询节点候选集,以此减少查询规模;然后,在目标图上查找满足边标签同构的查询子图,并计算节点的标签相似度和结构相似度总和,给每个结果集打分后排序,获得最终排序后的结果集;最后,通过在真实数据集上与已有查询算法进行对比实验,实验结果表明:本文所提出的方法无论是在精确度上,还是在查询效率方面都有所提高。     

异质信息网络中最大路径连通Steiner分量查询算法

异质信息网络(HINs)是包含多种类型对象(顶点)和链接(边)的有向图,能够表达丰富复杂的语义和结构信息.HINs中的稠密子图查询问题,即给定一个查询点q,在HINs中查询包含q的稠密子图,已成为该领域的热点和重点研究问题,并在活动策划、生物分析和商品推荐等领域具有广泛应用.但现有方法主要存在以下两个问题:(1)基于模体团和关系约束查询的稠密子图具有多种类型顶点,导致其不能解决仅关注某种特定类型顶点的场景;(2)基于元路径的方法虽然可查询到某种特定类型顶点的稠密子图,但其忽略了子图中顶点之间基于元路径的连通度.为此,首先在HINs中提出了基于元路径的边不相交路径的连通度,即路径连通度;然后,基于路径连通度提出了k-路径连通分量(k-PCC)模型,该模型要求子图的路径连通度至少为k;其次,基于k-PCC模型提出了最大路径连通Steiner分量(SMPCC)概念,其为包含q的具有最大路径连通度的k-PCC;最后,提出一种高效的基于图分解的k-PCC发现算法,并在此基础上提出了优化查询SMPCC算法.大量基于真实和合成HINs数据的实验结果验证了所提出模型和算法的有效性和高效性.     

异构专利数据源集成系统中查询的研究

为了有效地对异构专利数据源进行统一的查询,提出一个基于本体的异构专利数据源集成系统.该系统引入本体解决数据源集成中存在的语义异构,通过全局数据模式为用户提供统一的查询接口,将用户针对全局数据模式的查询重写为针对各个局部数据源的子查询.使用该系统,用户可以从异构的专利源中得到正确的查询结果.     

基于用户导向的异构网络语义预测算法研究

随着异构网络的信息量与日俱增,如何准确地帮助用户获取所需要的信息已成为一个热门问题。相似性搜索在网络搜索中得到了广泛的应用。基于元路径的相似性搜索能更好地表达异构网络所包含的语义。但是现有的大多数该类方法存在路径选择数多导致计算量大的问题。根据用户导向去预测元路径以缓解上述问题成为一个重要的研究方向。这类方法需要用户在搜索的同时提供结果样例作为导向,据此预测与用户搜索相关的元路径。目前,相关研究主要是针对异构网络中的同类型结点。利用图的结构信息建立语义预测算法,计算各候选路径与用户搜索的匹配概率,然后选择概率最大的路径。实验表明,提出的算法能够实现对同类型和不同类型结点间语义的预测,具有较好的性能和有效性。并为如何在多语义环境下获得相似性结果提供了具体的实现方法。     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

一种用于方面级情感分析的知识增强双图卷积网络

近年来,深度神经网络特别是图神经网络在方面级情感分析任务上取得了较大进展,但是仍存在未充分利用外部知识信息、句法依赖树的边关系信息以及知识图谱结构信息的缺陷.针对上述问题,本文提出了一种知识增强的双图卷积网络BGCN-KE(Knowledge-enhanced Bi-Graph Convolutional Network).首先,提出一种融合句法依赖关系与外部知识的子图构造算法,得到节点间语义关系更紧密的知识子图.其次,提出了双图卷积网络,分别利用两个图卷积网络在句法依赖知识子图中引导评论文本的节点学习邻接节点的外部知识,以及在评论文本的句法依赖图中融合特定方面相关的语义信息,从而增强评论文本的特定方面知识表示和语义表示.再次,BGCN-KE引入边关系注意力机制,更好地捕获特定方面和上下文词语间的语义关系.最后,提出了一种多级特征融合机制,充分融合特定方面相关的外部知识、语义信息和边关系特征.多个公共数据集上的实验证明,BGCN-KE的性能优于最新的对比模型.     

采用新型元路径的异构图表示学习方法

图神经网络已经成为推荐系统领域的一种主要方法。很多研究把元路径融入到异构图神经网络中,但绝大多数元路径的定义方式只考虑节点之间是否存在连接。而在异构图中同一个节点可能被多条不同类型的边所连接,如用户对物品的浏览、加入购物车、购买等不同交互行为,按照传统的元路径定义方式进行实例化会因为忽略了边的类型而导致学习的节点embedding不准确。针对上述问题,提出一种在异构图上把边类型融入到元路径的方法,使节点在每个场景下得到单独训练。然后,使用图注意力机制将不同场景下的同一节点的embedding进行聚合,最终得到该节点的embedding。并用来预测用户与未交互的物品之间的行为关系,从而达到向用户推荐物品的目的。实验表明,提出的算法在三个公开数据集上都取得了性能提升,在阿里天池赛数据集上F1、ROC-AUC和PR-AUC指标分别提高了8.75%、6.03%和4.86%。     

异质网络中基于关键词属性的Truss社区搜索

社区搜索旨在信息网络中寻找与用户指定的查询节点高度相关的稠密连通子图,是社会网络分析的重要研究内容。现有的社区搜索方法大多是针对同质网络,但现实中的信息网络通常是包含多种节点类型和多种关系类型的属性异质网络。提出了异质网络中基于元路径P和元结构S的P-距离和S-距离及(k,d,P)-truss和(k,d,S)-truss社区模型以度量子图的结构内聚性,同时提出了关键词属性得分函数用于度量不同子图的关键词属性相关性,最后提出了搜索具有最高关键词属性得分的(k,d,P)-truss和(k,d,S)-truss的社区搜索算法。搜索算法能够找到同时具有结构内聚性和关键词属性相关性的个性化社区,并且支持限制查询节点与社区内任意节点的最大距离d来控制社区搜索的范围。在真实数据集上与相关的社区搜索算法进行了实验对比,结果证明了所提算法的有效性和可行性。     

基于异构信息网络元路径作张量分解的深度学习推荐系统

过去基于学习用户和物品的表征向量的推荐系统算法在大规模数据中取得了较好的结果。相比早期经典的基于矩阵分解（matrix factorization,MF）的推荐算法,近几年流行的基于深度学习的方法,在稀疏的数据集中具有更好的泛化能力。但许多方法只考虑了二维的评分矩阵信息,或者简单的对各种属性做嵌入表征,而忽略了各种属性之间的内部关系。异构信息网络（heterogeneous information network,HIN）相比同构网络能够存储更加丰富的语义特征。近几年结合异构信息网络与深度学习的推荐系统,通过元路径挖掘关键语义信息的方法成为研究热点。
为了更好地挖掘各种辅助信息与用户喜好的关联性,本文结合张量分解、异构信息网络与深度学习方法,提出了新的模型hin-dcf。首先,基于数据集构建特定场景的异构信息网络;对于某一元路径,根据异构图中的路径信息生成其关联性矩阵。其次,合并不同元路径的关联性矩阵后,得到包含用户、物品、元路径三个维度的张量。接着,通过经典的张量分解算法,将用户、物品、元路径映射到相同维度的隐语义向量空间中。并且将分解得到的隐语义向量作为深度神经网络的输入层的初始化。考虑到不同用户对不同元路径的关联性偏好不同,融入注意力机制,学习不同用户、物品,与不同元路径的偏好权重。在实验部分,该模型在精确度上有效提升,并且更好地应对了数据稀疏的问题。最后提出了未来可能的研究方向。     

基于语义与全局双重注意力机制的长链非编码RNA-疾病关联预测模型

针对现有长链非编码RNA(lncRNA)-疾病关联预测模型在综合利用异构生物网络的交互、语义信息上存在局限性的问题，提出一种基于语义与全局双重注意力机制的lncRNA-疾病关联预测模型（SGALDA）。首先，基于相似性和已知关联构建一个lncRNA-疾病-微小RNA(miRNA)异构网络，并基于消息传递类型设计特征提取模块来提取和融合异构网络上同质、异质节点的邻域特征，以捕捉异构网络上的多层面交互关系。其次，基于元路径将异构网络分解为多个语义子网络，并分别在各个子网络上应用图卷积网络（GCN）来提取节点的语义特征，以捕捉异构网络上的高阶交互关系。然后，基于语义与全局双重注意力机制融合节点的语义和邻域特征，以获得更具代表性的节点特征。最后，利用lncRNA节点特征和疾病节点特征的内积运算重建lncRNA-疾病关联。5折交叉验证结果显示，SGALDA的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）为0.994 5±0.000 2,PR曲线下面积（AUPR）为0.916 7±0.001 1，在所有对比模型中均为最高，验证了SGALDA良好的预测性能。对乳腺癌、胃癌的案例研究进一步证实了SGALDA识...     

面向内容和结构的关键字图查询方法

为了在数据图上查找能够包含所有或部分查询关键字的子图,提出一种关键字图查询方法.首先通过Page Rank和查询关键字所处位置这2个因素对语言模型进行完善,克服搜索结果时只考虑距离关系而未考虑节点和查询关键字之间相似性的不足;其次提出节点搜索算法以及结果生成算法,为用户返回与查询相关且节点之间结构更加紧密的结果子图,将任意2个关键字节点之间最相关的连接关系表现出来.实验结果表明,该方法能够为用户返回更符合查询需求的结果.     

广域传感器数据库中的多查询优化

传感器网络是目前国际上的一个热点研究领域,被认为是将对21世纪产生巨大影响的技术之一.详细分析了广域传感器数据库中的查询处理技术,并针对多查询间存在的查询冗余问题,提出一种多查询优化算法.首先,把原查询等价分解为与之对应的多个子查询,然后,将所有的子查询作为输入构建一个查询属性图,并利用消除重复子查询算法将全部子查询中存在的重复查询操作删除.最后,根据原查询与子查询的包含关系,把对应的子查询结果进行组合,得到用户最终的查询结果.统计结果表明,此方法可有效地缩短用户查询的响应时间,减少网络内部消息传递的数量.     

支持用户偏好查询的领域概念图模型

针对目前的领域概念查询聚类方法中未见考虑用户偏好,提出一种支持用户偏好查询的领域概念图模型.该图模型主要包括两部分:基于概念本身考虑,利用综合语义相似度计算方法构建概念的语义关系图;基于用户查询偏好考虑,采用改进的互信息计算用户生成数据间隐含的查询偏好,将其结果用于补全领域概念的语义关系图.这一处理过程使得原有领域概念...     

一种查询XML异构数据源的新方法

由于异构数据源存在结构差异和结构不兼容等问题,在其上进行查询是一个挑战.本文根据XML树的特点,对其进行了外延,设计了一种新的XML树的查询方法.通过样式图获得XML树的结点间的语义关系,查询条件可以表示为XML样式图模式,查询不被限定于特定的XML树,给出了基于样式图模式的查询算法.用例说明了该方法如何应用于异构数据源的查询.     

基于语义查询的P2P路由模型研究

针对结构化P2P网络路由模型中存在难以有效支持内容定位的问题,提出基于语义查询的P2P路由模型.利用概念向量来描述文档、节点、簇和查询请求;通过节点概念向量间的相似度聚成不同层次的语义簇,并采用基于概念相似度计算进行路由选取和转发的路由策略;利用节点的异构性,让性能好的超级节点承担更多的工作量,并引入服务节点便于快速导航语义簇中的语义类别.实验结果表明,该路由模型能有效提高系统的搜索效率.     

基于邻域k-核的社区模型与查询算法

现实生活中的网络通常存在社区结构,社区查询是图数据挖掘的基本任务.现有研究工作提出了多种模型来识别网络中的社区,如基于k-核的模型和基于k-truss的模型.然而,这些模型通常只限制社区内节点或边的邻居数量,忽略了邻居之间的关系,即节点的邻域结构,从而导致社区内节点的局部稠密性较低.针对这一问题,本文将节点的邻域结构信息融入k-核稠密子图中,提出一种新的基于邻域连通k-核的社区模型,并定义了社区的稠密度.基于这一新模型,研究了最稠密单社区搜索问题,即返回包含查询节点集且具有最高稠密度的社区.在现实生活图数据中,一组查询节点可能会分布在多个不相交的社区中.为此,本文进一步研究了基于稠密度阈值的多社区搜索问题,即返回包含查询节点集的多个社区,且每个社区的稠密度不低于用户指定的阈值.针对最稠密单社区搜索和基于稠密度阈值的多社区搜索问题,首先定义了边稠密度的概念,并提出了基于边稠密度的基线算法.为了提高搜索效率,设计了索引树和改进索引树结构,能够支持在多项式时间内返回查询结果.通过与基线算法在多组数据集上的对比,验证了基于邻域连通k-核的社区模型的有效性和所提出查询算法的效率.     

基于文献信息网络语义特征的相似性搜索

文献信息网络是典型的异构信息网络,基于其进行相似性搜索是图挖掘领域的一个研究热点。然而,现有的方法主要采用元路径或元结构的方式,并未考虑节点自身的语义特征,从而导致搜索结果出现偏差。对此,基于文献信息网络提出了一种基于向量的语义特征提取方法,并设计实现了基于向量的节点相似性计算方法VSim;此外,结合元路径设计了基于语义特征的相似性搜索算法VPSim;为提高算法的执行效率,针对文献网络数据的特点,设计了剪枝策略。通过在真实数据上的实验,验证了VSim对搜索语义特征相似实体的适用性,以及VPSim算法的有效性、高执行效率和高可扩展性。     

超边约束的异质超网络表示学习方法

与普通网络相比，超网络具有复杂的元组关系（超边），然而现有的大多数网络表示学习方法并不能捕获元组关系。针对上述问题，提出一种超边约束的异质超网络表示学习方法（HRHC）。首先，引入一种结合团扩展和星型扩展的方法，从而将异质超网络转换为异质网络；其次，引入感知节点语义相关性的元路径游走方法捕获异质节点之间的语义关系；最后，通过超边约束机制捕获节点之间的元组关系，从而获得高质量的节点表示向量。在3个真实世界的超网络数据集上的实验结果表明，对于链接预测任务，所提方法在drug、GPS和MovieLens数据集上都取得了较好的结果；对于超网络重建任务，当超边重建比率大于0.6时，所提方法在drug数据集上的准确性（ACC）优于次优的Hyper2vec(biased 2nd order random walks in Hyper-networks)，同时所提方法在GPS数据集上的ACC超过其他基线方法中次优的基于关联图的超边超边约束的异质超网络表示学习方法（HRHC-关联图）15.6个百分点。     

基于多语义元路径的异质网节点分类方法*

异质网是包含多种类型的对象和复杂链接关系的大规模异构信息网络.针对科研异质网,文中提出基于元路径信息的节点分类方法.利用异质网中具有不同语义信息的元路径,建立节点之间的关联特征矩阵,并通过加入跳转路径扩展异质网,解决信息稀疏问题.在DBLP数据集上的实验表明,文中方法可以有效利用较少的分类标签,解决复杂网络中的节点分类,在标注数据比例规模较小时,加入跳转路径,优化决策树分类性能.